Social Determinants Influencing Access to Home Delivery of Medication During the COVID-19 Pandemic for Cape Town Residents Living With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic disrupted routine healthcare services, disproportionately affecting people living with chronic conditions such as type 2 diabetes (T2D). In response, the Western Cape Government Health implemented home delivery of medication (HDM) via community health workers (CHWs) to maintain continuity of care. This study aimed to evaluate the association between socioeconomic factors and access to HDM among T2D patients in Cape Town, South Africa, during the pandemic, with a focus on equity and health system responsiveness. METHODS: A descriptive cross-sectional survey was conducted via telephone interviews with 267 patients receiving care at 4 public primary care facilities. Sociodemographic, economic, and treatment-related variables were collected. Fisher's exact test and multivariable logistic regression were used to assess the associations between these variables and access to HDM. RESULTS: Language, marital status, employment, access to piped water, distance from the clinic, and duration of diabetes were significantly associated with access to HDM. IsiXhosa-speaking and unmarried participants were less likely to receive HDM, while unemployed individuals and those with longer diabetes duration were more likely to benefit. Geographic and infrastructural barriers further limited access, suggesting that HDM implementation may have inadvertently excluded vulnerable groups. CONCLUSION: While HDM was a valuable innovation during the pandemic, its uneven reach highlights the persistence of health inequities. Language, social support, and geographic location emerged as key barriers. These findings underscore the need for inclusive, community-informed service design and the critical role of CHWs in delivering equitable, person-centred care. Future interventions should prioritise co-design with communities and address structural barriers to ensure equitable access to healthcare during crises and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».